2018 Fiscal Year Annual Research Report
ナビゲーションにおける知識発見基盤の整備とヒトの屋内位置推定
| Project Area | Systems Science of Bio-navigation |
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| Project/Area Number |
16H06539
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
前川 卓也 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50447025)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | 生物移動情報学 / バイオロギング / 行動認識 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年のセンサ技術の進展により、ヒトやさまざまな動物の移動データを大規模に取得できるようになりつつあり、移動データから動物のナビゲーション機能を解明することが可能になると期待される。本計画班では、大量に蓄積された移動データから動物の「回避」や「エサの探索」といった移動パターンの分類体系や、刺激による移動パターン変化発現の有無といった知識・法則の発見を支援する基盤の構築および整備を行うとともに、制御工学班と共同で動物に添付する小型多機能ロガーの開発を目指す。
本年度は特に進展のあった人工知能を搭載したバイオロガーに関して報告する。
海洋生物や鳥類に添付するロガーには重量の制限があり、大型のバッテリを搭載することは困難である。そのため、様々なモーダルのセンサを同時に計測する場合や、消費電力の大きなセンサ（カメラなど）で録画する場合は、そのバッテリ持続時間が問題となってきた。
そこで本研究では、行動認識技術をバイオロガーに搭載することで、ロガーのセンサ制御を試みた。具体的には、バイオロガーに搭載された低消費電力なセンサを用いて、生態学者の興味のある行動を自動的にロガー上のコンピュータ上でリアルタイムに認識し、消費電力の大きいセンサ（カメラなど）を選択的に起動することを試みた。
さらに、本技術を青森県蕪島に生息するウミネコや新潟県粟島に生息するオオミズナギドリの観測に適用した。
その結果、行動認識ロガーを用いて興味のある行動を低消費電力で効率的に観測できたことを確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現在、深層学習を用いた軌跡分析手法や人工知能搭載バイオロガーの実装、それらを用いた実験結果に関する論文執筆を済ませており、現在投稿中であり、ほぼ予定通りの進展となっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
青森県蕪島に生息するウミネコ、新潟県粟島に生息するオオミズナギドリ、沖縄県に生息するオオコウモリを対象に新小型ロガーおよびロジックによるデータ取得実験を行う。
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